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值得一看的Python高效数据处理

值得一看的Python高效数据处理 Pandas是Python中非常常用的数据处理工具,使用起来非常方便。它建立在NumPy数组结构之上,所以它的很多操作通过NumPy或者Pand…

值得一看的Python高效数据处理

Pandas是Python中非常常用的数据处理工具,使用起来非常方便。它建立在NumPy数组结构之上,所以它的很多操作通过NumPy或者Pandas自带的扩展模块编写,这些模块用Cython编写并编译到C,并且在C上执行,因此也保证了处理速度。

今天我们就来体验一下它的强大之处。

1.创建数据

使用pandas可以很方便地进行数据创建,现在让我们创建一个5列1000行的pandas DataFrame:

mu1, sigma1 = 0, 0.1mu2, sigma2 = 0.2, 0.2n = 1000df = pd.DataFrame(    {        "a1": pd.np.random.normal(mu1, sigma1, n),        "a2": pd.np.random.normal(mu2, sigma2, n),        "a3": pd.np.random.randint(0, 5, n),        "y1": pd.np.logspace(0, 1, num=n),        "y2": pd.np.random.randint(0, 2, n),    })
  • a1和a2:从正态(高斯)分布中抽取的随机样本。
  • a3:0到4中的随机整数。
  • y1:从0到1的对数刻度均匀分布。
  • y2:0到1中的随机整数。

生成如下所示的数据:

2.绘制图像

Pandas 绘图函数返回一个matplotlib的坐标轴(Axes),所以我们可以在上面自定义绘制我们所需要的内容。比如说画一条垂线和平行线。这将非常有利于我们:

1.绘制平均线

2.标记重点的点

import matplotlib.pyplot as pltax = df.y1.plot()ax.axhline(6, color="red", linestyle="--")ax.axvline(775, color="red", linestyle="--")plt.show()

我们还可以自定义一张图上显示多少个表:

fig, ax = plt.subplots(2, 2, figsize=(14,7))df.plot(x="index", y="y1", ax=ax[0, 0])df.plot.scatter(x="index", y="y2", ax=ax[0, 1])df.plot.scatter(x="index", y="a3", ax=ax[1, 0])df.plot(x="index", y="a1", ax=ax[1, 1])plt.show()

3.绘制直方图

Pandas能够让我们用非常简单的方式获得两个图形的形状对比:

df[["a1", "a2"]].plot(bins=30, kind="hist")plt.show()

还能允许多图绘制:

df[["a1", "a2"]].plot(bins=30, kind="hist", subplots=True)plt.show()

当然,生成折线图也不在画下:

df[['a1', 'a2']].plot(by=df.y2, subplots=True)plt.show()

4.线性拟合

Pandas还能用于拟合,让我们用pandas找出一条与下图最接近的直线:

最小二乘法计算和该直线最短距离:

df['ones'] = pd.np.ones(len(df))m, c = pd.np.linalg.lstsq(df[['index', 'ones']], df['y1'], rcond=None)[0]

根据最小二乘的结果绘制y和拟合出来的直线:

df['y'] = df['index'].apply(lambda x: x * m + c)df[['y', 'y1']].plot()plt.show()

感谢大家的阅读,希望大家收益多多。

本文转自:https://blog.csdn.net/u010751000/article/details/106735872

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以上就是值得一看的Python高效数据处理的详细内容,更多请关注24课堂在线网其它相关文章!

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